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公开(公告)号：CN104833852A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510236055.7
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号的谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：一：获取目标信号；二：确定滤波目标信号特征；三：初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型；四：对神经网络的相应函数和参数进行选取，根据人工神经网络方法的递推规则，得到人工神经网络的离散算法公式；五：将离散目标信号输入到神经网络的输入层，对离散目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。由于人工神经网络具有很强的自适应和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使得处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，则保证了此方法在线应用实时性。
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公开(公告)号：CN104833777A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510237367.X
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网与移动机器人的气体传感器在线漂移校正方法。属于传感器漂移校正领域；该方法的具体步骤如下，步骤一：传感器节点布置与组网；步骤二：确定移动机器人遍历所有节点的路线，并实施；步骤三：设定多个时间窗，得到残差矩阵和漂移成分矩阵；步骤四：将前一个时间窗的两个矩阵按一定权重校正当前时间窗的数据；五：完成传感器漂移的在线校正。采用本发明所述的校正方法，可以实现气体传感器在线漂移补偿，提高了无线传感器网络的可靠性，延长系统的使用寿命。
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公开(公告)号：CN110231366A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910542245.X
申请日：2019-06-21
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器电子鼻的共形气室及气体测试系统和方法，在气室安装主体的侧壁上相对设置的进气口和出气口，安装主体的上端面开设有多个用于安装气体传感器的检测口，安装主体内部镂空形成与进气口、出气口以及多个检测口相通的气室，安装主体的上端面通过电路板密封，在电路板的下端面安装有多个与所述检测口相匹配的气体传感器，每个气体传感器的下端通过检测口伸入气室中且在气室中设置有与气体传感器共形的室壁。基于该共形气室进行气体检测，充分利用了气室体积，有效缩小了气室空间，与气室规整的电子鼻系统相比可以提升检测效果，能有效应用各种气体测试系统中。
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公开(公告)号：CN104887222A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510235676.3
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476 , A61B5/725 , A61B5/7264 , A61B5/7271
Abstract: 近年来，脑电信号的检测与分类特征提取技术取得了很大进步，从癫痫病态检测到人的各种行为活动，从传统使用脑电信号作为权威脑部病症研究与确诊，到现在通过其对人类思维活动和肢体面部，眼部活动进行判断的分类数据源；脑电信号的分析已经在这些领域体现出其越来越重要的作用。本文提出一种新的脑电信号分析方法，通过对脑电信号的分析，在保证分类正确率的基础上给出本文方法的可逆向分析方法，用此方法可以最终用于临床经验的确诊，不仅能够判别人脑状态等级，还能难以对脑电信号准确量化分析的难点，同时能够对量化分析结果进行逆向分析，最终与临床医学经验互相验证，得到更为科学的结论。
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公开(公告)号：CN106197859B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201610517716.8
申请日：2016-07-04
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种气体源无线定位方法，包括以下步骤：通过无线传感器网络检测到的气体浓度信息，使用最小二乘法对气体源预定位；根据最小二乘法得出的预定位位置反算扩展集员滤波算法的初始可行集；把预定位位置和初始可行集代入扩展集员滤波算法，循环迭代，得到气体源定位结果。本发明中采用最小二乘法预定位气体源位置，并反算出扩展集员滤波算法的初始可行集，保证真实位置包含在初始可行集中，确保算法的数值稳定性；用扩展集员滤波算法对气体源精确定位，通过循环迭代，可行集越来越小，并且真实位置始终包含在可行集中，从而达到100％的可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104777418B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201510237382.4
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/316
Abstract: 本发明公开了一种基于深度波尔兹曼机的模拟电路故障诊断方法，包括以下步骤：给待测电路施加激励，在电路的测试节点测量激励响应信号，将测量的响应信号作小波包变换消噪处理后提取候选故障特征信号；对候选特征向量进行标准化处理，得到故障特征向量；将故障特征向量输入到神经网络中进行分类，得到故障诊断结果。本发明中采用基于小波包变换的候选故障特征向量的提取，提高了故障分辨率；通过归一化处理，有效消除了原变量因量纲不同和数值差异太大带来的影响，实现了故障特征提取；通过采用深度波尔兹曼机，对大量无标签样本进行学习，能够得到大量训练样本，并且深度波尔兹曼机是深层模型，能够更好获得样本内在特征，具有良好分类能力。
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公开(公告)号：CN105717257A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610120754.X
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N33/00
CPC classification number: G01N33/0034 , G01N33/0062
Abstract: 本发明公开了基于非线性最小二乘法和扩展集员滤波的气体源无线定位，包括以下步骤：通过无线传感器网络检测到的气体浓度信息，使用最小二乘法对气体源预定位；根据最小二乘法得出的预定位位置反算扩展集员滤波算法的初始可行集；把预定位位置和初始可行集代入扩展集员滤波算法，循环迭代，得到气体源定位结果。本发明中采用非线性最小二乘法预定位气体源位置，并反算出扩展集员滤波算法的初始可行集，保证真实位置包含在初始可行集中，确保算法的数值稳定性；用扩展集员滤波算法对气体源精确定位，通过循环迭代，可行集越来越小，并且真实位置始终包含在可行集中，从而达到100％的可信度。
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公开(公告)号：CN105701578A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610120546.X
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G01N33/00 , G06F16/29 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电子鼻和红外摄像仪烟羽前端扩散路径预测方法。本方法实现电子鼻引导功能和红外摄像仪跟踪功能的结合，首先根据电子鼻阵列确定烟羽前端的大致形状和位置，然后中心计算机调整烟羽前端位置周围的红外摄像仪对烟羽前端摄像，获取不同时刻烟羽前端的三维图形，建立烟羽前端动态模型。最后基于泄漏气体扩散的数值模型丰富神经网络算法的样本训练集，运用神经网络和偏最小二乘法建立烟羽前端扩散路径预测模型，预测烟羽前端扩散路径。本方法可以直观的了解泄漏气体所形成烟羽的运动形态，准确的预测烟羽前端的扩散路径，对事故的态势估计，减少气体泄漏造成的影响具有较强的现实意义。
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公开(公告)号：CN104808090A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510237346.8
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进实数型强跟踪滤波器(RSTF)的电力系统失真信号的参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括：步骤一：获取目标信号；步骤二：确定目标信号特征；步骤三：针对目标信号，建立滤波模型，此模型为连续三次采样正弦波电压的等式关系模型；步骤四：根据RSTF递推规则，得到RSTF的离散算法公式；步骤五：采用遗传算法对RSTF的参数设置进行在线优化求解，之后对离散目标信号进行滤波和参数估计。因为采用连续三次采样正弦波电压的等式关系模型，使得算法成为隐式双层滤波，提高了滤波能力。而RSTF的自适应和鲁棒性等，保证了此方法在线应用的实时性和有效性。另外，遗传算法优化了算法参数的求解，从而可以进一步提高算法的跟踪能力。
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公开(公告)号：CN104795819A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510238105.5
申请日：2015-05-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强跟踪集员估计的电力系统状态估计方法，包括以下步骤：获取滤波目标信号，提取滤波目标信号特征；建立连续三次采样正弦波电压的等式关系模型，从而得到相应的状态方程、观测方程，以及离散滤波目标信号；根据集员估计算法递推规则，采用最优定界椭球估计算法，得到集员估计的离散算法公式；引入强跟踪的思想，改进扩展集员估计算法，对离散滤波目标信号进行滤波和状态估计，并考虑电力信号参数突变时相应的状态估计结果。本发明引入有效的扩展集员估计算法进行状态估计，解决了在不确定噪声分布特性条件下的状态估计问题。提出的强跟踪扩展集员估计算法，提高了电力系统中幅值和频率等电气参数突变的工况的跟踪能力。
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